異步IO是個好東西，在網絡讀寫場景中可以大大提高程序的并發能力，比如爬蟲、web服務等。這樣的好東西自然也要在Python中可以使用。不過，在漫長的Python2時代，官方并沒有推出一個自己的異步IO庫，到了Python 3.4 才推出。我們先來看看異步IO在Python中的發展歷史。

Python 異步IO的歷史

Python 2的異步IO庫

Python 2 時代官方并沒有異步IO的支持，但是有幾個第三方庫通過事件或事件循環(Event Loop)實現了異步IO，它們是：twisted: 是事件驅動的網絡庫

gevent: greenlet + libevent(后來是libev或libuv)。通過協程(greenlet)和事件循環庫(libev，libuv)實現的gevent使用很廣泛。

tornado: 支持異步IO的web框架。自己實現了IOLOOP。

Python 3 官方的異步IO

Python 3.4 加入了asyncio 庫，使得Python有了支持異步IO的官方庫。這個庫，底層是事件循環(EventLoop)，上層是協程和任務。asyncio自從3.4 版本加入到最新的 3.7版一直在改進中。Python 3.4 剛開始的asyncio的協程還是基于生成器的，通過 yield from 語法實現，可以通過裝飾器?@asyncio.coroutine(已過時)裝飾一個函數來定義一個協程。比如：

Python 3.5 引入了兩個新的關鍵字 await 和 async 用來替換 @asyncio.coroutine 和 yield from ，從語言本身來支持異步IO。從而使得異步編程更加簡潔，并和普通的生成器區別開來。注意：對基于生成器的協程的支持已棄用，并計劃在 Python 3.10 中移除。所以，寫異步IO程序時只需使用 async 和 await 即可。Python 3.7 又進行了優化，把API分組為高層級API和低層級API。我們先看看下面的代碼，發現與上面的有什么不同？除了用 async 替換 @asyncio.coroutine 和用 await 替換 yield from 外，最大的變化就是關于eventloop的代碼不見了，只有一個 async.run()。這就是 3.7 的改進，把eventloop相關的API歸入到低層級API，新引進run()作為高層級API讓寫應用程序的開發者調用，而不用再關心eventloop。除非你要寫異步庫(比如MySQL異步庫)才會和eventloop打交道。

理解asyncio

理解asyncio并不能，關鍵是要動起手來，接下來我們以下面代碼為例動手實踐一番，通過實踐來理解它。

這段代碼很簡單，我們定義了兩個協程函數(在def前面加async)，其中 hi()?我們把它叫做功能函數，通過一個 aysncio.sleep() 來模擬一個耗時的異步IO操作(比如下載網頁)， main() 叫做入口函數。其實就是在main() 里面調用 hi() 函數，通過不斷改變 main() 的行為來理解異步IO(協程函數的調用)的運行過程。

1. 協程函數如何運行？

首先，我們要明確一個道理，hi() 是一個協程函數，直接調用它返回的是一個協程對象，并沒有真正運行它。把main函數改成如下，我們來仔細看看協程函數 hi() 的運行。

下面是運行結果：

代碼第19行，我們像運行普通函數一樣運行 hi() ，得到的a只是一個協程對象，見結果第二行：

a is: 這個協程對象 a 雖然生成了，但是還沒有運行，它需要一個時機。也就是asyncio的事件循環正在運行main，還沒有空去運行它。

代碼第21行，通過 await 告訴 event_loop(事件循環)?，main協程停在這里，你去運行其它協程吧。這時候 event_loop 去執行a協程，也就是去執行 hi() 函數里面的代碼。等 hi() 運行完，event_loop 再回到main協程繼續從21行開始執行，把 hi() 的返回值賦值給b，這時候 b 的值是1。

event_loop 在整個異步IO過程中扮演一個管家的角色，在不同的協程之間切換運行代碼，切換是通過事件來進行的，通過 await 離開當前協程，await 的協程完成后又回到之前的協程對應的地方繼續執行。

2. 協程函數如何并發？

異步IO的好處就是并發，但如何實現呢？我們先來看一個不是并發的例子：

這次，我們把main修改成一個for循環執行4次 hi()?，看看它運行的結果：

整個過程從21:48:30 到 21:48:40 結束，用了10秒。而hi()的執行時間分別是1秒，2秒，3秒，4秒總共10秒。也就是4個hi() 雖然是異步的但是順序執行的，沒有并發。

接下來，就到了并發的實現了，通過 asyncio.creat_task()?即可：

通過 create_task() 我們在for循環里面生成了4個task(也是協程對象)，但是這4個協程任務并沒有被執行，它們需要等待一個時機：當前協程(main)遇到 await。

第二個for循環開始逐一 await 協程，此時 event_loop 就可以空出手來去執行那4個協程，過程大致如下：先執行hi(1, 1) ，打印“enter hi(), 1 @21:58:35”，遇到await asyncio.sleep(1)，當前協程掛起；

接著執行 hi(2, 2)，執行打印命令，遇到await asyncio.sleep(2)?，當前協程掛起；

接著執行 hi(3, 3)，執行打印命令，遇到await asyncio.sleep(3)?，當前協程掛起；

接著執行 hi(4, 4)，執行打印命令，遇到await asyncio.sleep(4)?，當前協程掛起；

以上4步只是協程的切換和打印語句，執行非常快，我們可以任務它們是同時執行起來的。

1秒后，hi(1,1)的sleep結束它會發出事件告訴 event_loop 我await結束了，過來執行我，event_loop 此時空閑就來執行它，繼續執行sleep后面的打印語句；

2秒后，hi(2,2)的sleep結束它會發出事件告訴 event_loop 我await結束了，過來執行我，event_loop 此時空閑就來執行它，繼續執行sleep后面的打印語句；

3秒后，hi(3,3)的sleep結束它會發出事件告訴 event_loop 我await結束了，過來執行我，event_loop 此時空閑就來執行它，繼續執行sleep后面的打印語句；

4秒后，hi(4,4)的sleep結束它會發出事件告訴 event_loop 我await結束了，過來執行我，event_loop 此時空閑就來執行它，繼續執行sleep后面的打印語句；

4秒后，生成的4個協程任務就都執行完畢。總耗時4秒，也就是我們的4個任務并發完成了。

所以，上面的代碼運行的結果如下：

根據上面講述的執行流程，可以看到結果對應起來了。4個任務都是在35秒時開始執行，以后每個1秒完成一個。main函數從35執行到39介紹，共耗時4秒。

3. 錯誤的運行

上面的并發很完美，但有時候你可能會犯錯。比如下面的main(), 你可能只是并發 hi() 函數，但不需要它的返回結果，于是有了下面的 main()：

先猜猜會有什么樣的結果！！

你猜對了嗎？下面是運行結果：main()的for循環只是生成了4個task協程，然后就退出了。event_loop 收到main退出的事件就空出來去執行了那4個協程，進去了但都碰到了sleep。然后event_loop就空閑了。這時候run() 就收到了main() 執行完畢的事件，run() 就執行完了，最后執行print，整個程序就退出了。從main退出到整個程序退出就是一瞬間的事情，那4個協程還在傻傻的睡著，不，是在睡夢中死去了。

在main()中加一個sleep會出現什么結果：

在main()退出前，我們要先sleep 2秒，再來猜猜它的運行結果是什么？

如果你對上面沒有sleep的過程搞清楚了，不難猜到正確的結果：

注意：main() 的退出和 hi(2, 2) 的退出順序。簡單講，main() 先sleep 2秒，hi(2, 2) 后sleep兩秒，所以main先退出。

理解了sleep(2) 的執行過程，那么你就可以知道 sleep(4) 和 sleep(5) 的結果了。如果沒有自信的話，就自己改一下時間，運行看看結果。

4. 如何判斷是否要把函數定義為協程函數？

定義一個協程函數很簡單，在def前面加async即可。那么如何判斷一個函數該不該定義為協程函數呢？

記住這一個原則：如果該函數是要進行IO操作(讀寫網絡、讀寫文件、讀寫數據庫等)，就把它定義為協程函數，否則就是普通函數。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pythonasyncio在哪个版本好_理解Python asyncio的简洁方式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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